linux frq - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Macro-frq_missing

%frq_missing(inds=如何需要check的数据集,outds=缺失结果输出的数据集,sasver=SAS语言的版本/CN 或EN); /*简体中文下运行结果*/ libname final..."C:\Users\Administrator\Desktop\ftd"; %frq_missing(inds=final.final,outds=out1,sasver=CN); ?.../*英文下运行结果*/ libname final "C:\Users\Administrator\Desktop\ftd"; %frq_missing(inds=final.final,outds=out1...如下Macro Code %macro frq_missing(inds,outds,sasver=CN); %global _missvarlist _nmissvarlist; options nonotes

8472 0

深入理解 CPU 的 Package Frq0 和 Base Frq0 参数

Package Frq0Package Frq0 则指的是 CPU 封装内所有核心的平均频率。与 Base Frq0 相比，Package Frq0 更侧重于 CPU 内部各个核心的协同工作。...需要注意的是，Package Frq0 可能与 Base Frq0 不完全相同。...而在负载较低时，Package Frq0 则可能接近 Base Frq0，表示 CPU 正在节能状态下运行。...下图是一个例子：下图是一个不正常的例子：Package Frq0 Frq03....Package Frq0 和 Base Frq0 的差异与优化虽然 Base Frq0 和 Package Frq0 都是与 CPU 频率相关的重要参数，但它们的侧重点有所不同。

3671 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python实现快速傅里叶变换（FFT）

np.sin(2*np.pi*ff*t) n = len(y) # length of the signal k = np.arange(n) T = n/Fs frq...= k/T # two sides frequency range frq1 = frq[range(int(n/2))] # one side frequency...plt.subplots(4, 1) ax[0].plot(t,y) ax[0].set_xlabel('Time') ax[0].set_ylabel('Amplitude') ax[1].plot(frq...r') # plotting the spectrum ax[1].set_xlabel('Freq (Hz)') ax[1].set_ylabel('|Y(freq)|') ax[2].plot(frq...') # plotting the spectrum ax[2].set_xlabel('Freq (Hz)') ax[2].set_ylabel('|Y(freq)|') ax[3].plot(frq1

2.7K2 0

基于python的快速傅里叶变换FFT（

the signal信号频率 y = np.sin(2*np.pi*ff*t) n = len(y) # length of the signal k = np.arange(n) T = n/Fs frq...= k/T # two sides frequency range frq1 = frq[range(int(n/2))] # one side frequency range YY = np.fft.fft...plt.subplots(4, 1) ax[0].plot(t,y) ax[0].set_xlabel('Time') ax[0].set_ylabel('Amplitude') ax[1].plot(frq...r') # plotting the spectrum ax[1].set_xlabel('Freq (Hz)') ax[1].set_ylabel('|Y(freq)|') ax[2].plot(frq...G') # plotting the spectrum ax[2].set_xlabel('Freq (Hz)') ax[2].set_ylabel('|Y(freq)|') ax[3].plot(frq1

3K3 0

VM系列振弦采集模块频率计算与质量评定

.[15:8]和 SIG_STD.[7:0]中，优质样本数量更新到寄存器 HQ_COUNT 中，优质样本质量评定值保存于寄存器 SMP_QUA 中，最终的传感器频率值和频模值分别更新到寄存器 S_FRQ...SFC 频率误差是指 SFC 方法计算得到的频率值（寄存器 SFC_FRQ）的误差范围，单位为 0.1Hz。例如： 38 表示当前 SFC 频率值的误差范围为正负 3.8Hz。...图片S_FRQ 寄存器频率和 SFC 频率的区别S_FRQ 寄存器频率是推荐读取并使用的频率值，精度较高，但当信号未达到预定要求时会强制为0，另外， S_FRQ 频率计算过程中无法区分出传感器信号中夹杂的幅值较大的干扰杂散信号...，在一些极端条件产生时可能计算得到错误频率（概率很低）； SFC 频率值是一个信号分析预估值，抗干扰能力很强，通常情况下总能代表传感器的正确频率，但相对于 S_FRQ 寄存器中的频率值而言，这个值有一定的误差...当 CAL_PAR2[15]设置为 1 时，模块会在 S_FRQ 计算结果为 0 时将 SFC 频率填充到 S_FRQ 寄存器内，此时状态寄存器 SYS_STA[8]置位为 1。

4532 0

用 Mathematica 生成正多面体链环

GraphicsRow[ MapThread[ParametricPlot[With[{r = 1, atd = #1, frq = #2}, (r + atd Cos[frq t]) {Cos...综上，最终得到的空间多边形曲线的参数式的生成函数如下： trigCircleC[center_, zN_, xN_, r_, frq_, atd_] := With[{yN = Cross[zN, xN...]}, Function[t, center + (r + atd Cos[frq t]) (Cos[t] xN + Sin[t] yN)]] 上面这个函数有 6 个参数。...center 表示中心位置，zN 是环所在平面的法向量，xN 表示其中其中一个波峰的方向向量，r 是圆的半径，frq 是频率，也即有几个波峰，atd 是振幅，决定了肌肤的大小。..., faceNormals, faceCenters, xNs}, faceVCoords = Map[Part[vertices, #] &, faces, {2}]; frq = Length

2.1K7 0

MR应知应会：MungeSumstats包

默认 0.9 FRQ_filter 0-1 SNP 频率（FRQ）允许的最小值（即等位基因频率（AF））（如果在 sumstats 文件中存在）。默认情况下不进行过滤，即值为 0。...allele_flip_z 控制 Z 分数值是否应与effect 和 FRQ 列（例如 Beta）一起翻转。默认值为 TRUE。...allele_flip_frq控制频率 (FRQ) 值是否应与effect 和 Z 分数列（例如 Beta）一起翻转。默认值为 TRUE。...frq_is_maf 传统上 FRQ 列旨在显示次要/影响等位基因频率 (MAF)，但有时可以将主要等位基因频率推断为 FRQ 列。...该逻辑变量指示如果频率值似乎与主要等位基因相关，即 >0.5，则 FRQ 列应重命名为 MAJOR_ALLELE_FRQ。默认情况下不会发生映射，即为 TRUE。

3.7K1 1

统计表格 + 可视化，这个超强绘图技巧值得一看！！

而且还可以可视化统计模型结果，主要绘图函数如下：绘制回归模型结果(部分)： plot_model()、plot_models()、plot_kfold_cv() 绘制描述性统计量(部分)： plot_frq...() data(iris) ageGrp <- group_var(efc$e17age) ageGrpLab <- group_labels(efc$e17age) plot04 frq...function", subtitle = "processed charts with plot_frq()</span...size=15), plot.caption = element_markdown(hjust = 1,face = 'bold',size = 12)) Example Of plot_frq...function", subtitle = "processed charts with plot_frq()</span

1.9K5 0

哈夫曼编码原理与Python实现代码（附手动推导过程原稿真迹）

import Counter from random import choice from string import ascii_letters, digits def huffman(seq, frq...#主要用来入堆时保持顺序 num = count() #对原始列表进行堆化 trees = list(zip(frq, num, seq)) heapify(trees) while...x[1], reverse=True): print(item) print('='*20) #根据各字符出现频次，生成哈夫曼树 seq = list(temp.keys()) frq...= [temp[t] for t in seq] tree = huffman(seq, frq) #根据哈夫曼树，返回各字符编码的生成器对象 return codes(tree) letters

2.6K8 0

初识Mongodb,从了解，安装到使用

首先我们要在自己的环境上安装docker,这个可以参考文章Docker入门使用docker命令检查下是否已安装Docker，没有安装的需要安装一下 ruiqi@FRQ-PC:~$ docker --version...Docker version 17.03.2-ce, build f5ec1e2 开始下载Mongodb ruiqi@FRQ-PC:~$ docker pull mongo Using default...4ad50a4f3834a4abc47180eb0c5393f09971a935ac3949920545668dd4253396 Status: Downloaded newer image for mongo:latest 启动Mongodb ruiqi@FRQ-PC...mongodb -p 27017:27017 -d mongo 237ae74dd4d935c64935d0af746d373f479f097d474dcb99380d3c13b392b540 ruiqi@FRQ-PC...// 接下来这么操作 use newTestDB db.test.insert({"name":"frq","email":"96363167@qq.com"}) show dbs

6294 0

音响频谱测试软件_频谱分析仪有什么用

Beats setup拍频设置、测CTB、CSO的频点(频率偏移CTB FRQ offset、CSO FRQ offset)。GATING YES NO是否选通测试行。...C/N setup载噪比设置：频点(频率偏移C/N FRQ offset)、带宽。 (四) 读取结果的方法： 1、电平的读取：主要使用参考电平REF。仪器屏幕图形上最上边的一行水平线是参考电平线。...菜单内容如下： LISTEN ON/OFF 声音开/关 EM DEV 调频调制深度 VIEW INGRESS 图象串扰 CARRIER LVL & FRQ载波电平/频率 CARRIER/NOISE 载噪比...HUM 交流声调制 CROSS MOD 交扰调制 CSO/CTBDEPTH MOD 调制深度 SYSTEM FRQ RSP 系统频率响应 IN CHNL FRQ RSP 频道内频率响应 DIE GAIN

8962 0

让基于图形泛基因组的比对不再抓瞎 (VAG更新与中文手册v1.01)

20230227152059.jpg-305.7kB 对于序列提取的功能（graphsamtools），由于文件大小与计算过程的所消耗计算资源对于一般window平台机器都是较为吃力的（至少需要40G内存），因此仍推荐在Linux...目前只支持两个群体; 默认下标识经过的卡方测验（P<0.01）的差异区域） graphsamtools population frq...>, frq>, python VAG/runVAG.py --inindex --drawtype...--inindex --drawtype populationfreq --popline 1 1677392247855.png-42.9kB #群体frq

2.2K2 0

VM系列振弦读数模块的测量模式

使用这种方法时，模块遵循主从通讯机制，在完成测量后不会主动上传数据，可以通过读取系统状态寄存器 SYS_STA.4来判断当前是否已经完成了本次单次测量，并在检测到完成时读取频率寄存器 S_FRQ 获得本次测量的频率结果...（4）直接读取频率寄存器 S_FRQ 在单次测量模式下使用 MODBUS 或 AABB 通讯协议读取频率寄存器 S_FRQ，VM 模块执行 0x73 指令码，并根据使用的通讯协议返回寄存器值。

3173 0

振弦采集模块的系统状态

测量完成：此位为 1 表示已完成一次测量，可以通过读取频率寄存器 S_FRQ 获得本次测量的频率结果。...频率溢出：测量到的传感器频率超过了 6553.5Hz，则此时真实频率值=测量值+6553.6Hz，详见“ 3.13.4 频率计算与质量评定中实时频率值寄存器 S_FRQ” 。

5826 0

振弦采集模块辅助功能寄存器

在每次测量频率前，模块自动测量信号输入接口处的信号噪声和信号强度，测量值分别保存于寄存器 NOISE_FRQ 和 NOISE_AMP 中。...NOISE_FRQ 的单位为 0.1Hz， NOISE_AMP 的单位为 dB，一般噪声强度小于 20。

5927 0

群体遗传系列之：一文了解和使用Treemix来研究群体之间的基因流

set-missing-var-ids @:# --keep-allele-order 压缩频率文件，使用treemix里面的脚本，将freq频率文件转成treemix的输入文件： gzip input.frq.strat...python2.7 plink2treemix.py input.frq.strat.gz input_treemix.frq.gz 进行treemix基因流分析,假设群体间有0-2次基因流的发生，...分别运行： for i in {0..2} do treemix -i input.frq.treemix.gz -m $i -root Wild-type -noss -o out.

11.2K4 0

SAS-给公众号做一个秩和检验

class group; var '新关注人数'n; run; data _null_; set temp2; if LABEL1='Pr > 卡方' then call symput('frq_pv1...',strip(cValue1)); run; %put NOTE: p值：&frq_pv1.; data temp1; length temp0 Temp4 $400.; temp0="新关注人数^...R/RTF'\b\super\fs22'[3]" ;Temp4="&frq_pv1...*week/ Chisq ; weight '新关注人数'n; run; data _null_; set chisq; if STATISTIC='卡方' then call symput('frq_pv1...',strip(vvalue(PROB))); run; %put NOTE: p值：&frq_pv1.; data temp2; set temp1; value=strip(FREQUENCY)|

1.8K2 0

Python：使用Counter进行计数

(1)使用dict 看下面代码 #coding=utf-8 data = ['a','2',2,4,5,'2','b',4,7,'a',5,'d','a','z'] count_frq = dict(...) for one in data: if one in count_frq: count_frq[one] += 1 else: count_frq...[one] = 1 print count_frq 输出结果如下： {'a': 3, 2: 1, 'b': 1, 4: 2, 5: 2, 7: 1, '2': 2, 'z': 1, 'd': 1}

2K1 0

PGG.MHC--人类主要组织相容性复合体基因数据库和分析平台

bgl.phased 文件转换为 PLINK 软件的 ped 和 map 格式数据；然后，再进一步用 PLINK 软件将上述数据转成二进制的 bed、bim 和 fam 格式文件，再计算每个位点的等位基因频率，得到 FRQ.frq...10,689 例样本的 MHC 区域（chr6:28,477,833~33,448,188bp）29,948 个位点信息的 markers、bgl.phased、bed、bim、fam 和 FRQ.frq

1K6 0

GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

is.null(dat$eaf.exposure)==T)){ r<-nrow(dat) setwd(path) MAFfrq...is.null(dat$eaf.outcome)==T)){ r<-nrow(dat) setwd(path) MAFfrq...get_eaf_from_1000G(exp_dat, "D:/09-MY_try/MR_Aanalyses/", type = "exposure") ##这里的路径是包含fileFrequency.frq...fileFrequency.frq文件来源： 3小结需要注意的是，以上两种方法获取的eaf都是基于千人基因组数据得到的，在运行之前得确认一下自己的数据是否是基于这个参考基因组得到的，否则eaf可能不准

14.6K2 4

点击加载更多

Macro-frq_missing

深入理解 CPU 的 Package Frq0 和 Base Frq0 参数

Python实现快速傅里叶变换（FFT）

基于python的快速傅里叶变换FFT（

VM系列振弦采集模块频率计算与质量评定

用 Mathematica 生成正多面体链环

MR应知应会：MungeSumstats包

统计表格 + 可视化，这个超强绘图技巧值得一看！！

哈夫曼编码原理与Python实现代码（附手动推导过程原稿真迹）

初识Mongodb,从了解，安装到使用

音响频谱测试软件_频谱分析仪有什么用

让基于图形泛基因组的比对不再抓瞎 (VAG更新与中文手册v1.01)

VM系列振弦读数模块的测量模式

振弦采集模块的系统状态

振弦采集模块辅助功能寄存器

群体遗传系列之：一文了解和使用Treemix来研究群体之间的基因流

SAS-给公众号做一个秩和检验

Python：使用Counter进行计数

PGG.MHC--人类主要组织相容性复合体基因数据库和分析平台

GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐